韩宏志，杨 洋，郜 宁，马勤勇，赵建平，袁铁江

(1.国网新疆电力有限公司电力科学研究院，新疆 乌鲁木齐 830011；2.大连理工大学 电气工程学院，辽宁 大连 116024)

0 引言

风电大规模接入使得电网调峰能力不足，引发大量弃风现象[1]。为保证电力系统稳定，需要对风电出力进行预测以及增加储能配置。进行电力系统负荷预测、储能容量配置、电网调度等工作都需要选取合适的典型负荷日。目前，典型负荷日选取没有统一的方法，一般选峰谷差最大、最大负荷最大的曲线作为典型负荷日曲线。近年来对典型负荷日选取的研究有很多，并取得了一系列成果。文献[2]对比分析典型负荷日特征与年最大负荷代表月份的日负荷特性，根据广东电网负荷变化的实际情况，从电网调峰需求的角度出发，提出将夏季典型日分为典型工作日和双休后典型日。文献[3]将典型日负荷曲线的选取问题转化为基于统计学习的多元分类问题,利用概率潜在语义分析模型进行问题求解。文献[4]提出了基于自适应因子与概率统计法相结合的改进模糊聚类算法典型日负荷曲线选取新方法,应用日负荷率、日负荷波动率等描述性特征指标,确定最优聚类数;引入模糊-离散系数,辨识样本数据中的畸变日,并予以剔除;计算日负荷与月平均负荷之间的相关系数,依据相关系数选取典型日负荷曲线。文献[5]提出一种基于反一致自适应聚类的典型日选取方法，通过反一致自适应可能性C均值聚类算法求取典型日负荷曲线,然后利用样条插值修正典型日负荷曲线。……